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数据库的高并发设计理念

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发表于 2016-2-1 22:23:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
     众所周至,12306订票网站,淘宝双十一,小米限时抢购,各大电子商务的秒杀活动都存在着高并发的大数据访问,那么这些大数据并发我们将如何处理,才能缓解服务器的压力呢?来看看我们可以从那些方面着手解决它。
一、 设计理念

1.      空间换时间1)      多级缓存,静态化

客户端页面缓存(http header中包含Expires/Cache of Control,last modified(304,server不返回body,客户端可以继续用cache,减少流量),ETag)

反向代理缓存

应用端的缓存(memcache)

内存数据库

Buffer、cache机制(数据库,中间件等)

2)      索引

哈希、B树、倒排、bitmap

哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性,可以实现数据的快速存取。

B树索引适合于查询为主导的场景,避免多次的IO,提高查询的效率。

倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构,广泛用在搜索领域。

Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构,他能同时使存储空间和速度最优化(而不必空间换时间),适合于海量数据的的计算场景。

2.     并行与分布式计算

1)      任务切分、分而治之(MR)

在大规模的数据中,数据存在一定的局部性的特征,利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。

MR模型是无共享的架构,数据集分布至各个节点。处理时,每个节点就近读取本地存储的数据处理(map),将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点),避免了大量数据的传输,提高了处理效率。

2)      多进程、多线程并行执行(MPP)

并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器/进程/线程来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

和MR的区别在于,它是基于问题分解的,而不是基于数据分解。

3.      多维度的可用
1)      负载均衡、容灾、备份

随着平台并发量的增大,需要扩容节点进行集群,利用负载均衡设备进行请求的分发;负载均衡设备通常在提供负载均衡的同时,也提供失效检测功能;同时为了提高可用性,需要有容灾备份,以防止节点宕机失效带来的不可用问题;备份有在线的和离线备份,可以根据失效性要求的不同,进行选择不同的备份策略。

2)      读写分离

读写分离是对数据库来讲的,随着系统并发量的增大,提高数据访问可用性的一个重要手段就是写数据和读数据进行分离;当然在读写分离的同时,需要关注数据的一致性问题;对于一致性的问题,在分布式的系统CAP定量中,更多的关注于可用性。

3)      依赖关系

平台中各个模块之间的关系尽量是低耦合的,可以通过相关的消息组件进行交互,能异步则异步,分清楚数据流转的主流程和副流程,主副是异步的,比如记录日志可以是异步操作的,增加整个系统的可用性。

当然在异步处理中,为了确保数据得到接收或者处理,往往需要确认机制(confirm、ack)。

但是有些场景中,虽然请求已经得到处理,但是因其他原因(比如网络不稳定),确认消息没有返回,那么这种情况下需要进行请求的重发,对请求的处理设计因重发因素需要考虑幂等性。

4)      监控

监控也是提高整个平台可用性的一个重要手段,多平台进行多个维度的监控;模块在运行时候是透明的,以达到运行期白盒化。

4.      伸缩
1)      拆分

拆分包括对业务的拆分和对数据库的拆分。

系统的资源总是有限的,一段比较长的业务执行如果是一竿子执行的方式,在大量并发的操作下,这种阻塞的方式,无法有效的及时释放资源给其他进程执行,这样系统的吞吐量不高。

需要把业务进行逻辑的分段,采用异步非阻塞的方式,提高系统的吞吐量。

随着数据量和并发量的增加,读写分离不能满足系统并发性能的要求,需要对数据进行切分,包括对数据进行分库和分表。这种分库分表的方式,需要增加对数据的路由逻辑支持。

2)      无状态

对于系统的伸缩性而言,模块最好是无状态的,通过增加节点就可以提高整个的吞吐量。

5.      优化资源利用
1)      系统容量有限

系统的容量是有限的,承受的并发量也是有限的,在架构设计时,一定需要考虑流量的控制,防止因意外攻击或者瞬时并发量的冲击导致系统崩溃。在设计时增加流控的措施,可考虑对请求进行排队,超出预期的范围,可以进行告警或者丢弃。

2)      原子操作与并发控制

对于共享资源的访问,为了防止冲突,需要进行并发的控制,同时有些交易需要有事务性来保证交易的一致性,所以在交易系统的设计时,需考虑原子操作和并发控制。

保证并发控制一些常用高性能手段有,乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等;多版本的并发控制MVCC通常是保证一致性的重要手段,这个在数据库的设计中经常会用到。

3)      基于逻辑的不同,采取不一样的策略

平台中业务逻辑存在不同的类型,有计算复杂型的,有消耗IO型的,同时就同一种类型而言,不同的业务逻辑消耗的资源数量也是不一样的,这就需要针对不同的逻辑采取不同的策略。

针对IO型的,可以采取基于事件驱动的异步非阻塞的方式,单线程方式可以减少线程的切换引起的开销,或者在多线程的情况下采取自旋spin的方式,减少对线程的切换(比如oracle latch设计);对于计算型的,充分利用多线程进行操作。

同一类型的调用方式,不同的业务进行合适的资源分配,设置不同的计算节点数量或者线程数量,对业务进行分流,优先执行优先级别高的业务。

4)      容错隔离

系统的有些业务模块在出现错误时,为了减少并发下对正常请求的处理的影响,有时候需要考虑对这些异常状态的请求进行单独渠道的处理,甚至暂时自动禁止这些异常的业务模块。

有些请求的失败可能是偶然的暂时的失败(比如网络不稳定),需要进行请求重试的考虑。

5)      资源释放

系统的资源是有限的,在使用资源时,一定要在最后释放资源,无论是请求走的是正常路径还是异常的路径,以便于资源的及时回收,供其他请求使用。

在设计通信的架构时,往往需要考虑超时的控制。


6.    前端优化

前端优化主要包括动态内容静态化,增加前端缓存。页面静态化是指将指含有大量动态元素的动态网页,如jsp、php等,转换为html静态页面,静态页面由于不用加载动态元素,其访问速度要比动态页面快得多,可以增加访问速度,减小数据库压力;前端页面缓存在系统前端对Web服务器上的页面进行缓存。


7. 负载均衡

负载均衡的基本思想是把高并发的访问平均分配到每一个服务器节点上,从而减小分布式数据库中每一个节点的压力。

8. 并发控制

数据库限流,达到数据库的最大并发数,进入行锁状态。如不进行控制,一旦其中一个连接卡住,会引发雪崩效应,从而影响整个系统

  • 9.读写分离   
  • 有些系统读操作频繁,而有些系统写操作频繁,读写分离能有效提高访问速度
  • 10.数据库拆分
  • 分为水平拆分和垂直拆分,垂直拆分即按列拆分,把数据按应用分离,降低单个事务的数据处理量;水平拆分即按行拆分,降低节点的并发量



以上是我搜集整理的关于高并发的解决方案,还不完整,后边还会继续搜集整理。
想要了解更多更全面的数据库教程,html,css教程,请关注excel学习网(http://www.excelxue.com/



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发表于 2016-3-29 14:16:24 | 显示全部楼层
大神啊!豁然开朗。。。。。。
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发表于 2016-10-1 12:03:19 | 显示全部楼层
还有许多问题不明白,有点恼火啊!
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发表于 2017-4-27 14:27:49 | 显示全部楼层
这个资料非常不错,好东东!
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发表于 2018-10-16 10:54:42 | 显示全部楼层
楼主不错
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